In semiconductor manufacturing, defect detection is critical to maintain high yield. Currently, computer vision systems used in semiconductor photo lithography still have adopt to digital image processing algorithm, which often occur inspection faults due to sensitivity to external environment. Thus, we intend to handle this problem by means of using Mask R-CNN instead of digital image processing algorithm. Additionally, Mask R-CNN can be trained with image dataset pre-processed by means of the specific designed digital image filter to extract the enhanced feature map of Convolutional Neural Network (CNN). Our approach converged advantage of digital image processing and instance segmentation with deep learning yields more efficient semiconductor photo lithography inspection system than conventional system.
The properties of pulsed photostimulated luminescence (PPSL) were measured to use as basis data for the detection of irradiated foodstuffs (34 different foods). Samples were packed in polyethylene bags and irradiated at 1, 5, and 10 kGy with a dose rate of 10 kGy/h. The samples irradiated were introduced in the sample chamber without other preparation and measured PPSL photon counts for 60 and 120 s. The PPSL photo counts of the irradiated samples were higher than the unirradiated, increased with increasing irradiation dose, and showed a good relationship between irradiation doses and photon counts in a multinomial expression. These results suggest that the detection of irradiated foodstuffs was possible by PPSL. Therefore, PPSL can be proposed as the method for the detection of irradiated foodstuffs.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.12
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pp.30-37
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1996
On-line process control equipment for CO$_{2}$ laser cutting is not available for industrial applications. The major part of the industrial laser cutting machines are adjusted off-line by highly educated engineers. The quality inspection of the sample is visual and referred to different quality scales. Due to the lack of automation the potential laser users hesitate to implement the cutting method. The first step toward an automation of the process is the development of a process monitoring system and the research is cincentrated on the area of on-line quality monitoring during CO$_{2}$ laser cutting. The method is based on the detection of the emitted light from the cutting front by photo diode. The developed monitoring system consists of the OP Amplifier, A/D convertor, power supply and PC. The signal from the photo diode has been undertaken from Fourier analysis and statistical analysis with real time. The photograph of striation pattern was taken by metallurgical microscope. As a result, it is possible to predict the striation pattern according to the beam traveling speed.
In this paper, a new image watermarking algorithm is proposed which can hide specific information of an ID card's owner in photo image for preventing ID's photo forgery. Proposed algorithm uses the image segmentation and the correlation peak position modulation of spread spectrum. The watermark embedded in photo ensures not only robustness against printing and scanning but also sufficient information capacity hiding unique number such as social security numbers in small-sized photo. Another advantage of proposed method is extracting accurate information with error tolerance within some rotation range by using $2^h{\times}2^w$ unit sample space not instead $1{\times}1$ pixels for insertion and extraction of information. 40 bits information can be embedded and extracted at $256{\times}256$ sized ID photo with BER value of 0 % when the test condition is 300dpi scanner and photo printer with 22 photos. In conclusion, proposed algorithm shows the robustness for noise and rotational errors occured during printing and scanning.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2016.02a
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pp.420.2-420.2
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2016
Various fields have been paid attention to upconversion nanoparticles (UCNPs) because of its unique optical properties. Moreover, to use the UC luminescent techniques through cell images for identified apoptosis/necrosis of cancer cells have been performed. They have been studied for a versatile biomedical application such as a biosensing tool, or delivery of active forms of medicines inside living cells. UCNPs have distinctive characteristics such as photoluminescence, special emission, low background fluorescence signal and good colloidal stability, which have many advantages compared with the organic dyes and quantum dots. UCNPs have not only a great potential for imaging (UC luminescence) but also therapies (photo-thermal therapy, PTT and photo-dynamic therapy, PDT) in cancer diagnostics. Therefore, we report the enhancement of upconversion red emission in NaYF4:Yb3+,Er3+ nanoparticles, synthesized via solid-state method with the thermal decomposition of trifluoroacetate as precursors and organic solvent at a high boiling point. The UCNPs have an emission in the field of near infrared wavelength, cubic shape and nano-size in length. In this study, we will further investigate it for cancer therapy with NIR optical detection onto the solid substrate.
Young Been Han;Seong Jong Hong;Ho-Young Lee;Seong Hyun Song
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.10
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pp.3844-3853
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2023
Although radiation and chemotherapy methods for cancer therapy have advanced significantly, surgical resection is still recommended for most cancers. Therefore, intraoperative imaging studies have emerged as a surgical tool for identifying tumor margins. Intraoperative imaging has been examined using conventional imaging devices, such as optical near-infrared probes, gamma probes, and ultrasound devices. However, each modality has its limitations, such as depth penetration and spatial resolution. To overcome these limitations, hybrid imaging modalities and tracer studies are being developed. In a previous study, a multi-modal laparoscope with silicon photo-multiplier (SiPM)-based gamma detection acquired a 1 s interval gamma image. However, improvements in the near-infrared fluorophore (NIRF) signal intensity and gamma image central defects are needed to further evaluate the usefulness of multi-modal systems. In this study, an attempt was made to change the NIRF image acquisition method and the SiPM-based gamma detector to improve the source detection ability and reduce the image acquisition time. The performance of the multi-modal system using a complementary metal oxide semiconductor and modified SiPM gamma detector was evaluated in a phantom test. In future studies, a multi-modal system will be further optimized for pilot preclinical studies.
This study : An analysis of position accuracy of topography according to using LiDAR data, aerial photo and digital map for a study area was conducted. The study area was selected in Hadan area, Sahagu, Busan aerial LiDAR data and aerial photo in the scales of 1:20,000, which are high tech surveying ways were used. The final digital orthoimage according to orientation process for each image and image resampling was producted. Using it, a checkpoint was chosen, information about the checkpoints selected was extracted, a coordinate of Horizontal Position through the screen digitizing was also extracted. Both the coordinates of LiDAR data and aerial photo using digital map in the scales of 1:20,000 announced to the public from NGII(National Geographic Information Institute) were gradually compared and analyzed. Based on the digital map, as a result of being both compared and analyzed, it has shown to us that horizontal position of aerial photo is more accurate than that of aerial LiDAR surveying (RMSE-building x:24cm, y:26cm).
The recent rapid development of multimedia and optical technologies brings great attention to application systems to process facial Image features. The previous research efforts in facial image processing have been mainly focused on the recognition of human face and facial expression analysis, using front face images. Not much research has been carried out Into image-based detection of face direction. Moreover, the existing approaches to detect face direction, which normally use the sequential Images captured by a single camera, have limitations that the frontal image must be given first before any other images. In this paper, we propose a method to detect face direction by using facial features such as facial trapezoid which is defined by two eyes and the lower lip. Specifically, the proposed method forms a facial direction formula, which is defined with statistical data about the ratio of the right and left area in the facial trapezoid, to identify whether the face is directed toward the right or the left. The proposed method can be effectively used for automatic photo arrangement systems that will often need to set the different left or right margin of a photo according to the face direction of a person in the photo.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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